Публикации по теме drug-discovery

Публикации по теме 'drug-discovery'

Изучение перспектив генеративных моделей в химии: введение в диффузионные модели

«Создать шум из данных легко; создание данных из шума — это генеративное моделирование». — Ян Сун Введение Генеративное моделирование, метод, который изучает закономерности в данных для создания новых данных, в прошлом году пережил ренессанс. Катализатором стала DALLE-2, инновационная модель преобразования изображения в текст, представленная исследовательской фирмой OpenAI в области искусственного интеллекта в апреле 2022 года. С помощью DALLE-2 пользователи могут описывать..

Варианты использования машинного обучения в здравоохранении

Отрасль здравоохранения всегда требовала инноваций и прогресса. С появлением современных технологий наука о данных стала прорывом в сфере здравоохранения. В частности, машинное обучение (МО) открыло перед медицинскими работниками новые возможности для анализа больших наборов данных, улучшения результатов лечения пациентов и повышения общего качества медицинской помощи. От персонализированной медицины до диагностики заболеваний МО нашло применение практически во всех аспектах..

Использование машинного обучения в здравоохранении, включая медицинскую диагностику и разработку лекарств.

Машинное обучение (ML) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. В здравоохранении машинное обучение все чаще используется для улучшения медицинской диагностики, поиска лекарств и анализа больших объемов медицинских данных. Одним из основных применений машинного обучения в здравоохранении является медицинская диагностика. Алгоритмы машинного обучения можно обучать на..

Применение машинного обучения в поиске лекарств

Введение Сегодня машинное обучение стало модным словом. Мы видим, что его применяют во многих полезных и интересных областях, таких как распознавание лиц, обнаружение объектов, прогнозирование запасов и т. д. Обучение модели выполнению работы, которую выполняли люди, делает машинное обучение практически незаменимым в любой сфере деятельности сегодня. В настоящее время искусственный интеллект начал расправлять свои крылья, охватывая различные области, такие как медицина, энергетика,..

Как ИИ меняет поиск лекарств?

После всех потрясений, вызванных цифровыми технологиями, такими как облачные технологии, большие данные, аналитика и социальные сети, следующая волна преобразований будет связана с быстро развивающимися технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения. В последнее время было много статей, конференций и дискуссий о том, как ИИ может изменить ландшафт наук о жизни и отрасли здравоохранения. Интерес и применение ИИ в здравоохранении и медико-биологических науках относительно..

Пример использования машинного обучения в сфере здравоохранения

Авторы: Киртана , Раджат Пал , Шубхам Шарма , Шубхам Кумар Прежде чем начать, я хотел бы поблагодарить соавторов этого блога Раджата Пала , Шубхама Шарму , Шубхама Кумара за их вклад. Однажды моя мать попросила меня сопровождать ее в больницу, где она лечилась от проблем с коленом. Я попытался игнорировать ее, предполагая, что это займет много времени, потому что нам придется ждать в очереди, чтобы встретиться с доктором, когда мы будем в больнице. У меня не было выбора,..

Как использовать возможности цифровых технологий для некоммерческих организаций

Прикладной пример: Ersilia Open Source Initiative Ersilia Open Source Initiative (EOSI) — некоммерческая организация, миссией которой является укрепление исследовательского потенциала в области борьбы с инфекционными и забытыми заболеваниями. С этой целью мы используем возможности методов искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML) для улучшения конвейеров поиска лекарств. По сути, за счет тестирования большего количества молекул за меньшее время эти технологии могут снизить..